Simulated MRI Artifacts: Testing Machine Learning Failure Modes

计算机科学 工件(错误) 人工智能 流体衰减反转恢复 分割 混叠 序列(生物学) 实时核磁共振成像 预处理器 计算机视觉 机器学习 磁共振成像 放射科 医学 遗传学 生物 欠采样
作者
Nicholas Wang,Douglas C. Noll,Ashok Srinivasan,Johann A. Gagnon-Bartsch,Michelle M. Kim,Arvind Rao
出处
期刊:BME frontiers [American Association for the Advancement of Science]
卷期号:2022 被引量:7
标识
DOI:10.34133/2022/9807590
摘要

. Seven types of MRI artifacts, including acquisition and preprocessing errors, were simulated to test a machine learning brain tumor segmentation model for potential failure modes.
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